حمل التطبيق الان google play icon
إعلان خدمات برمجة وتطوير مواقع الويب
إعلان

⚡ افتح أدوات الذكاء الاصطناعي النخبوية وأتمت سير عملك اليوم

ابدأ الآن
قبل أن تشترك مقارنات صادقة بين أدوات الذكاء الاصطناعي: ChatGPT مقابل Claude وDeepSeek وGemini وغيرها تصفّح المقارنات
تصنيف

تعلم الآلة

أدوات لمراحل تعلّم الآلة: توسيم بيانات التدريب، وبناء النماذج وتدريبها، وتتبّع التجارب، وتشغيل النماذج اللغوية المفتوحة على الجهاز، للباحثين وفرق الذكاء الاصطناعي.

45 أداة تحديث يومي

من يدرّب نموذجًا بنفسه يمر بمراحل متتابعة، ولكل مرحلة أدواتها: تجهيز البيانات وتوسيمها، ثم بناء النموذج وتدريبه، ثم تتبّع التجارب حتى يمكن تكرار أفضلها، وأخيرًا تشغيل النموذج حيث سيُستخدم. يجمع هذا القسم أدوات من كل مرحلة، والأجدى أن تختار لكل مرحلة أداتها بدل البحث عن منصة واحدة تفعل كل شيء.

اقرأ المزيد عن هذا التصنيف

رتّب الأدوات حسب المرحلة

  • البيانات: SuperAnnotate لإدارة دورة حياة بيانات التدريب، بتوسيم يدوي وآلي ومراقبة للجودة.
  • البناء والتدريب: TensorFlow إطارًا لتصميم النماذج وتدريبها، وMosaicML لتدريب النماذج الكبيرة.
  • التجارب: ClearML لتنظيم التجارب وتسجيل نتائجها وجعلها قابلة للتكرار والتتبع.
  • التشغيل: LM Studio لتشغيل نماذج مفتوحة على جهازك دون اتصال بالإنترنت.

نقطة تخص العربية

يذكر وصف LM Studio تشغيل نماذج مفتوحة مثل Jais وALLaM محليًا، وهي فرصة لاختبار أداء النموذج على نصوص عربية حقيقية من مجالك قبل أي ضبط دقيق، ولمعرفة ما إذا كانت اللهجة التي يكتب بها مستخدموك تحتاج إلى بيانات تدريب إضافية. ويمكن كذلك الاستفادة من أدوات التوسيم في بناء مجموعة تقييم عربية صغيرة يُقاس عليها كل نموذج جديد قبل اعتماده.

ومن يريد البناء فوق نموذج جاهز بدل تدريبه فوجهته بيانات الذكاء الاصطناعي.